Tình Hình Nợ Quá Hạn Và Nợ Xấu Đối Với Khdn Tại Ngân Hàng

- Tình hình nợ quá hạn và nợ xấu đối với KHDN tại Ngân hàng TMCP Đại Chúng: Thống kê nợ quá hạn đối với KHDN qua các năm như sau:

Bảng 2. 9: Tình hình nợ quá hạn và nợ xấu đối với KHDN tại Ngân hàng

Đơn vị tính: Tỷ đồng, %

Chỉ tiêu

Năm 2019	Năm 2020	Năm 2021	So sánh 2020/2019		So sánh 2021/2020
Năm 2019	Năm 2020	Năm 2021	Số tiền	Tốc độ tăng trường	Số tiền	Tốc độ tăng trường
Nợ qúa hạn của DN	2.009	2.142	2.445	133	6,58%	303	14,18%
Nợ xấu của DN	1.487	1.647	1.822	160	10,79%	175	10,63%
Nợ quá hạn của DN/Tổng dư nợ	2,88%	2,93%	2,95%	0,05%	1,74%	0,02%	0,68%
Nợ xấu của DN/Tổng dư nợ	2,07%	2,51%	2,60%	0.44%	21,26%	0,09%	3,59%

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 105 trang tài liệu này.

Nguồn: Báo cáo tài chính NH TMCP Đại Chúng Việt Nam giai đoan 2019-2021

Qua bảng thống kê trên cho ta thấy: Nợ quá hạn của KHDN tại năm 2019 là

2.009 tỷ đồng, sang năm 2020 chỉ tiêu này là 2.142 tỷ đồng so với năm 2019 tăng 133 tỷ đồng tương ứng với tốc độ tăng trưởng là 6,58%. Đến năm 2021 là 2.445 tỷ đồng tăng 303 tỷ đồng so với năm 2021 tương ứng với tốc độ tăng là 14,18%.

Nợ xấu của KHDN năm 2019 là 1.487 tỷ đồng, sang năm 2020 chỉ tiêu này là 1.647 tỷ đồng tăng 160 tỷ đồng so với năm 2019 tương ứng với tốc độ tăng là 10,79%. Đến năm 2021 là 1.822 tỷ đồng tăng 175 tỷ đồng so với năm 2020 tương ứng với tốc độ tăng là 10,78%.

Xét về sự tăng trưởng của dư nơ KHDN của Ngân hàng giai đoạn 2019-2021: Năm 2021 dư nợ KHDN là 51.180 tỷ đồng trong đó nợ quá hạn 2.445 tỷ đồng, nợ xấu là 1.822 tỷ đồng thì sự gia tăng về số nợ quá hạn và nợ xấu là một con số nhỏ và trong tầm kiểm soát được của Ngân hàng.

Nhìn chung, tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu của KHDN tại Ngân hàng TMCP Đại Chúng nằm trong tỷ lệ cho phép của Ngân hàng Nhà nước. Ngân hàng qua các năm từ 2019-2021 luôn giữ được tỷ lệ nợ quá hạn và tỷ lệ nợ xấu cúa KHDN ở một mức nhất định, tăng/giảm không đáng kể. Đối với tỷ lệ nợ quá hạn của KHDN là xấp xỉ 2,95% qua các năm và tỷ lệ nợ xấu cúa KHDN là 2,60% qua các năm. Tỷ lệ nợ xấu của KHDN chiếm tỷ trọng lớn như vậy là do ảnh hưởng của nền kinh tế đến hoạt động của Ngân hàng và đồng thời cũng ảnh hưởng đến hoạt động của các doanh nghiệp vay vốn tại Ngân hàng và kèm theo đó những năm qua ảnh hưởng bởi dịch bệnh khiến hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp kém hiệu quả, dẫn đến không có nguồn thu ổn định trả nợ Ngân hàng. Và đến từ một số nguyên nhân chủ quan và khách quan khác đến từ phía Ngân hàng.

- Tình hình trích lập dự phòng rủi ro tín dụng và sử dụng dự phòng rủi ro tín dụng tại Ngân hàng

Tại PvcomBank, biện pháp xử lý nợ xấu được sử dụng nhiều nhất là xử lý bằng quỹ dự phòng rủi ro. Dự phòng rủi ro là khoản tiền tính theo dư nợ gốc, trích và hạch toán vào chi phí để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra do khách hàng của ngân hàng không thực hiện nghĩa vụ nợ. Ngân hàng sử dụng nguồn tiền này để bù đắp tổn thất đối với các khoản nợ. Theo quy định hiện hành, tỷ lệ trích dự phòng rủi ro cụ thể đối với từng nhóm nợ như sau:

Bảng 2. 10: Tỷ lệ trích lập dự phòng

Nhóm

Loại	Tỷ lệ trích lập dự phòng
1	Nợ đủ tiêu chuẩn	0%
2	Nợ cần chú ý	5%
3	Nợ dưới tiêu chuẩn	20%
4	Nợ nghi ngờ	50%
5	Nợ có khả năng mất vốn	100%

(Nguồn: Thông tư 11/2021/TT-NHNN)

Trên cơ sở quy định về tỷ lệ trích lập DPRR tín dụng, Ngân hàng đã thực hiện trích lập dự phòng rủi ro tín dụng đối với KHDN như sau:

Bảng 2. 11: Thực trạng trích lập dự phòng xử lý nợ xấu của KHDN tại Ngân hàng giai đoạn 2019-2021

Đơn vị tính: Tỷ đồng, %

Chỉ tiêu

Năm 2019

Năm 2020

Năm 2021

So sánh 2021/2019

Số tiền

Tốc độ (%)

Tổng dư nợ KHDN

40.409

46.198

51.180

10.771

26,65%

Dự phòng đã trích lập

339

428

489

150

44,25%

Tỷ lệ dự phòng RRTD/Dư

nợ

0,84

0,93

0,96

0,12

13,89%

(Nguồn: Dữ liệu báo cáo Ngân hàng giai đoạn 2019-2021)

Việc sử dụng quỹ dự phòng rủi ro trở thành một trong số các biện pháp quan trọng nhất giúp PVcomBank trong xử lý nợ xấu. Tuy nhiên, việc làm này chỉ nhằm làm giảm tỷ lệ nợ xấu vì khoản nợ được hạch toán ngoại bảng nhưng bản chất đây vẫn là khoản nợ xấu cần phải được thu hồi. Các khoản nợ đã được xử lý vẫn được trung tâm xử lý nợ theo dõi chung. Ngân hàng cũng tiếp tục quản lý, thu hồi các khoản nợ đã được xử lý sử dụng dự phòng bằng các phân công bộ phận trực tiếp theo dõi và đôn đốc thu hồi. Định kỳ, Ngân hàng vẫn phải bảo cáo kết quả xử lý và thu hồi nợ ngoại bảng.

2.4. Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của KHDN tại Ngân hàng TMCP Đại Chúng Việt Nam

2.4.1. Các nhân tố mang tính chất định tính

Nhìn chung, tỷ lệ nợ quá hạn và tỷ lệ nợ xấu của KHDN tại Ngân hàng thấp, nhưng tăng qua các năm do tác động của các nhân tố sau:

Do năng lực quản trị rủi ro tại PvcomBank còn gặp một số hạn chế: Việc xếp

hạng tín dụng nội bộ của Ngân hàng mang tính chất chủ quan, Ngân hàng chưa xây dựng chính xác nhất thước đo lượng hóa rủi ro nên chưa tính toán chính xác được yếu tố này dẫn đến quyết định cho vay, phân loại nợ chưa chính xác như việc những khoản rủi ro to được làm nhỏ đi, khoản vay nhỏ thì làm cho nó to lên. Một số doanh nghiệp báo cáo tài chính không chính xác, trong khi phần lớn các báo cáo tài chính này lại không được kiểm toán dẫn đến quyết định cho vay chưa chính xác làm khả năng thu hồi nợ gặp khó khăn. Ngay cả đối với những doanh nghiệp lớn được kiểm toán thì sự chậm chễ trong việc công bố báo cáo cũng như chất lượng kiểm toán cũng gây không ít khó khăn cho Ngân hàng.

Trong những năm qua tình hình dịch bệnh Covid 19 diễn biến phức tạp, trong năm có nhiều đợt giãn cách xã hội ảnh hưởng đến không nhỏ đến hoạt động sản xuất kinh doanh của rất nhiều doanh nghiệp dẫn đến không triển khai được phương án sản xuất kinh doanh như dự định ban đầu trong điều kiện bình thường. Do vậy nguồn thu hàng năm của các doanh nghiệp bị ảnh hưởng nghiêm trọng dẫn đến khả năng thanh toán nợ đúng hạn đối với Ngân hàng gặp khó khăn. Do tỷ trọng các khoản vay của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại PvcomBank này chiếm tới 56% các khoản vay, trong khi chất lượng các khoản vay của các này ngày càng xói mòn do chịu ảnh hưởng nghiêm trọng của dịch bệnh Covid 19.

Do đạo đức nghề nghiệp của một số cán bộ Ngân hàng và khách hàng kém dẫn đến tình trạng thông đồng rút ruột Ngân hàng. Thực tế cho thấy, nhiều tồn tại cán bộ Ngân hàng đã thông đồng với khách hàng kiểm định hồ sơ cho vay không đúng quy định hoặc làm khống hồ sơ từ đó cho vay khống dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng. Trong năm 2021, Khối Pháp chế tuân thủ của PvomBank đã phối hợp với các phòng, ban có thầm quyền xử lý, kỷ luật dưới các hình thức tùy theo mức độ nghiêm trọng của sự việc đối với cán bộ vi phạm gây ảnh hưởng nghiệm trọng đến Ngân hàng. Theo báo cáo của phòng xử lý vi phạm, Khối Pháp chế tuân thủ năm 2021 đã xử lý 15 cán bộ của Ngân hàng bằng nhiều hình thức thông đồng với các doanh nghiệp gây hậu quả nghiêm trọng đến Ngân hàng. Chính một phần nguyên nhân từ đó đã gây ra nợ xấu cho Ngân

hàng, khi đến hạn trả nợ các doanh nghiệp trên không có khả năng thanh toán nợ.

Năng lực thẩm định tín dụng của cán bộ Ngân hàng: Do PvcomBank là một trong những ngân hàng vừa và nhỏ nên việc thu hút được nguồn nhân lực có chất lượng cao còn gặp nhiều khó khăn. Theo thống kê của Khối Quản trị nguồn nhân lực, năm 2021 trong tổng số cán bộ nhân viên của Khối Khách hàng doanh nghiệp có trình độ, bằng cấp chuyên môn khá, giỏi đạt 60% trên tổng số cán bộ của Khối. Quy trình đào tạo chuyên môn cho cán bộ cũng còn gặp một số hạn chế chưa có nhiều các lớp đào tạo về kỹ năng, nghiệp vụ. Từ những lý do trên dẫn đến năng lực thẩm định tín dụng của cán bộ Ngân hàng còn ở mức thấp, đánh giá và thẩm định khách hàng chưa chính xác. Điều đó dẫn đến các hoản cho vay chưa được hợp lý dễ gây ra nợ xấu cho Ngân hàng.

Môi trường pháp lý: Trong những năm qua môi trường pháp lý được Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ đã có những chính sách cụ thể để xử lý và giảm thiểu nợ xấu cho các ngân hàng thương mại. Trong đó có Nghị quyết 42/2017/QH14 về thí điểm xử lý nợ xấu của các tổ chức tín dụng, một công cụ xử lý nợ xấu hiệu quả thời gian qua. Nghị quyết 42 được ví như “bảo bối” xử lý nợ xấu cho các tổ chức tín dụng. Dù vậy, vẫn còn nhiều vấn đề tồn đọng trong quá trình triển khai chưa được giải quyết, chủ yếu tập trung ở việc áp dụng pháp luật còn thiếu đồng bộ do có sự khác nhau giữa nội dung Nghị quyết số 42 với pháp luật chuyên ngành. Đặc biệt, việc chỉ dừng lại ở Nghị quyết thí điểm đã dẫn đến tâm lý ưu tiên áp dụng pháp luật chuyên ngành tại một số cơ quan hữu quan. Một trong những vướng mắc lớn khi xử lý nợ xấu hiện nay tại PvcomBank là xử lý tài sản đảm bảo. Quyền thu giữ tài sản bảo đảm của tổ chức tín dụng là một trong những nội dung trọng tâm tại Nghị quyết 42 nhưng nghị quyết này lại không quy định chế tài xử lý hoặc cơ chế, cách thức tiến hành cưỡng chế trong trường hợp bên bảo đảm, bên giữ tài sản không hợp tác. Từ đó, có thể thấy môi trường pháp lý đã có những chính sách để xử lý và giảm thiểu nợ xấu nhưng cần hoàn thiện và chặt chẽ hơn vì nợ xấu luôn là vấn đề hiện hữu của Ngân hàng.

2.4.2. Các nhân tố mang tính chất định lượng

Tại PvcomBank những năm qua dựa vào số liệu thu thập được đề xuất ba nhân tố là lãi suất cho vay của Ngân hàng, thời hạn cho vay của Ngân hàng và Thu nhập của khách hàng doanh nghiệp.

2.4.2.1. Mô hình và phương pháp nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của KHDN tại Ngân hàng TMCP Đại Chúng Việt Nam

a. Quy trình nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, quy trình nghiên cứu đóng một vai trò quan trọng của các phân tích lượng:

Thiết kế nghiên cứu:

Bước 1: Xác định các nhân tố cần phân tích

Dựa vào nền tảng lý thuyết, cơ sở lý luận và các nghiên cứu trước đó, đề tài tập trung vào phân tích tác động của yếu tố vi mô đến nợ xấu của KHDN tại Ngân hàng. Tác giả đã lựa chọn 3 biến độc lập: Lãi suất cho vay, Thời hạn cho vay Thu nhập của khách hàng. Việc xác định rõ các yếu tố cần phân tích sẽ giúp cho quá trình thu thập dữ liệu cũng như thực hiện các bước nghiên cứu định lượng tiếp theo trở nên dễ dàng và có hệ thống hơn.

Bước 2: Đưa ra khung lý thuyết

Sau khi xác định được chỉ tiêu cần phân tích, tác giả tiến hành thu thập các tài liệu liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đã được xác định ở bước 1. Dựa vào các bài nghiên cứu đã được công bố trước đó kết hợp với cơ sở lý thuyết tài chính, tác giả đưa ra những giả thuyết nghiên cứu để làm tiền đề cho quá trình phân tích định lượng.

Bước 3: Thu thập và xử lý số liệu

Dựa trên các chỉ tiêu phân tích, tác giả sẽ thu thập các dữ liệu thứ cấp liên quan đến số liệu khách hàng doanh nghiệp và tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng giai đoạn 2013 –

2021. Đối với dữ liệu không có sẵn như chỉ số ngành Ngân hàng, tác giả sẽ tiến hành xử lý và tính toán bằng excel trước khi chạy mô hình bằng phần mềm Eviews 10.

Bước 4: Áp dụng mô hình, điều chỉnh mô hình và đưa ra kết quả nghiên cứu

Sau khi thu thập được đầy đủ các số liệu cần thiết, tác giả tiến hành chạy mô hình trên phần mềm Eviews 10. Đầu tiên, tác giả tiến hành phân tích thống kê mô tả. Thông qua việc xem xét này, tác giả sẽ đưa ra những đặc tính cơ bản nhất của các nhân tố được cho là gây ảnh hưởng tới lợi suất cổ phiếu như: giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình, giá trị trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn. Qua bước thống kê này, chúng ta có thể nắm bắt được một phần đặc điểm của những biến vĩ mô được đưa vào xem xét trong mô hình. Sau đó, tác giả sẽ đưa ra bảng hệ số tương quan để xem xét mức độ tương quan giữa các biến độc lập. Nếu không có vấn đề cần phải thay đổi, tác giả sẽ chạy mô hình hồi quy và đưa ra các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc. Sau khi chạy mô hình hồi quy, tác giả kiểm định độ tin cậy của mô hình và kiểm định khuyết tật của mô hình.

Kiểm định đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy đa biến là việc có ít nhất 2 biến độc lập có tương quan tuyến tính chặt chẽ với nhau. Trong tình huống này, các biến có tương quan tuyến tính chặt chẽ với nhau tạo ra việc dư thừa thông tin, khiến cho kết quả bị sai lệch. Mối tương quan giữa các biến độc lập càng mạnh thì việc thay đổi kéo theo giữa các biến càng trở nên trầm trọng. Mô hình sẽ ít ý nghĩa khi sử dụng để ước tính mối quan hệ giữa mỗi biến độc lập và biến phụ thuộc.

Có 2 phương pháp phổ biến dùng để xác định hiện tượng đa cộng tuyến:

- Dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF: Để nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến, ta có thể áp dụng phương pháp với cách tính đơn giản đó chính là dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) để xác định mối tương quan giữa các biến độc lập và sức mạnh của mối tương quan đó. Giá trị VIF bắt đầu từ 1 và không có giới hạn trên. Giá trị VIF trong khoảng từ 1 đến 2 chỉ ra rằng không có bất kỳ

mối tương quan giữa biến độc lập này và bất kỳ biến nào khác. Nếu khoảng giá trị của VIF từ 2 đến 5 thể hiện mối tương quan ở mức độ vừa phải và có thể chấp nhận được mà không cần tới việc khắc phục. Nếu giá trị của VIF lớn hơn 5 có nghĩa là mối tương quan cao, thể hiện hệ số ước tính từ mô hình có thể không có ý nghĩa và các giá trị p - values là không đủ tin tưởng để đưa ra những kết luận tiếp theo. Nếu giá trị VIF > 10 thì chắc chắn mô hình tồn tại đa cộng tuyến và cần phải khắc phục.

- Dựa vào hệ số tương quan: Trong kết quả phân tích hồi quy, nhìn vào bảng Tổng hợp kết quả, nếu hệ số tương quan cao (trên 0,8) và thống kê t trong bảng thấp. Dù đơn giản hơn và không cần thực hiện thêm bất kỳ tính toán nào song thông thường phương pháp này ít được sử dụng vì nó mang tính chất chủ quan phán đoán thay vì đưa ra tính toán khoa học.

Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Phương sai sai số thay đổi được định nghĩa là trạng thái khi phương sai của các sai số ước lượng không bằng nhau. Nếu như mô hình chỉ tồn tại khuyết tật phương sai sai số thay đổi thì ước lượng OLS vẫn được coi là ước lượng không chệch và nhất quán (unbiased and consistent), tuy nhiên kết quả ước lượng không phải là ước lượng tốt nhất (hiệu quả nhất) nữa. Nguyên nhân vì, phương sai của sai số trong trường hợp này không thể đạt được giá trị nhỏ nhất. Khi đó, các kiểm định hệ số hồi quy và kiểm định F của mô hình trở nên không được coi là tin cậy. Từ đó dẫn đến việc đưa ra các kết luận dựa trên các kiểm định này sẽ không mang ý nghĩa thống kê và không còn chính xác.

Có 2 phương pháp thường được các nhà thống kê sử dụng để phát hiện phương sai sai số thay đổi:

- Vẽ đồ thị giữa giá trị ước lượng của biến Y và sai số rồi quan sát

- Sử dụng kiểm định Breusch-Pagan và kiểm định White

Kiểm định tự tương quan: Hiện tượng tự tương quan xảy ra khi hai hay nhiều sai số liên tiếp tương quan, tức là khi hiệp phương sai giữa các sai số không đồng thời bằng 0. Khi xảy ra hiện tượng này, phương sai ước lượng của OLS thông thường